CAPÍTULO 2: DIAGNÓSTICO
2.5. DETERMINACIÓN DE MUESTREO A UTILIZAR EN EL ESTUDIO
2.5.1. Tamaño de la Población
En este apartado la población son todos los estudiantes de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad de El Salvador. Según los datos en la página web de Administración Académica la cantidad de estudiantes inscritos en el año del 2018 en la Facultad de Ingeniería y Arquitectura es la siguiente:
TIPO DE MUESTREO MARCO DE MUESTREO O GRUPO DE INTERÉS MÉTODO DE RECOLECCIÓN DE DATOS.
Muestreo
probabilístico
estratificado
Estudiantes
Encuesta
Muestreo probabilístico por conveniencia Directores y Docentes de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura. Encuesta Muestreo probabilistico por conveniencia Vice Decano y Docentes de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura. Entrevista
41 Carrera Cantidad de Estudiantes11 Ingeniería Industrial 965 Ingeniería Mecánica 558 Ingeniería Civil 783 Ingeniería Eléctrica 752 Arquitectura 937 Ingeniería Química 432 Ingeniería de Alimentos 267 Ingeniería de Sistemas Informáticos 1,234 Total 5,928
Tabla 7 Tamaño de Población
Especificación de la población
Perfil de Población Objetivo
Año de Carrera: Cuarto y Quinto año
Sexo: Indiferente
Modalidad: Presencial
Facultad: Facultad de Ingeniería y Arquitectura
Tabla 8 Perfil de población de objetivo Tamaño de la Población Objetivo: 5,928 estudiantes
2.5.2. Tipos de Muestreos
Muestreo Probabilístico
Muestreo probabilístico son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser elegidas. Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto,
11 Fuente: Administración Académica
https://academica.ues.edu.sv/estadisticas/poblacion_estudiantil.php?npag=2&anio=2018&facultad= FACU-INYAR
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los más recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes tipos:
Muestreo aleatorio simple: Todas las muestras tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas y en el que las unidades obtenidas a lo largo del muestreo se devuelven a la población.
Muestreo sistemático: Es aplicable cuando los elementos de la población sobre la que se realiza el muestreo están ordenados. Este procedimiento de muestreo se basa en tomar muestras de una manera directa y ordenada a partir de una regla determinística.
Muestreo estratificado: Muestreo en el que la población se divide previamente en un número de subpoblaciones o estratos, prefijado de antemano. Dentro de cada estrato se realiza un muestreo aleatorio simple.
Muestreo por conglomerados: Muestreo en el que se sustituyen las unidades físicas, elementales o últimas a las que se refiere el estudio, por unidades de muestreo que comprendan un grupo de aquellas.
Muestreo por áreas: Es aquel que por falta de listas ordenadas se determinan áreas geográficas a partir de planos. Una vez elegidas al azar las áreas a muestrear, se entrevista a todos los elementos de esos se hace un muestreo aleatorio simple de cada uno de esos grupos, o un muestreo con probabilidad proporcional al tamaño de cada grupo. Tiene la ventaja de tener que estudiar solamente un reducido número de grupos y elementos.Muestreo No Probabilístico
A diferencia del muestreo probabilístico, la muestra no probabilística no es un producto de un proceso de selección aleatoria. El muestreo no probabilístico es una técnica de muestreo donde las muestras se recogen en un proceso que no brinda a todos los individuos de la población iguales oportunidades de ser seleccionados. A continuación, se mencionan las técnicas de muestreo no probabilístico:
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Muestreo por cuotas: Se basa en seleccionar la muestra después de dividir la población en grupos o estratos. Los sujetos dentro de cada grupo se eligen por métodos no probabilísticos.
Muestreo por conveniencia: Consiste en seleccionar a los individuos que convienen al investigador para la muestra. Esta conveniencia se produce porque al investigador le resulta más fácil examinar a estos sujetos, ya sea por proximidad geográfica, etc.
Muestreo de bola de nieve (o muestreo por referidos): Se realiza sobre poblaciones donde no se conoce a sus individuos o es muy difícil acceder a ellos. Se llama muestreo de bola de nieve porque cada sujeto estudiado propone a otros, produciendo un efecto acumulativo parecido a una bola de nieve.
Muestreo casual o accidental: Los individuos son elegidos de manera casual, sin ningún juicio previo. Las personas que realizan el estudio eligen un lugar o un medio, y desde ahí realizan el estudio a los individuos de la población que accidentalmente se encuentren a su disposición.
Muestreo discrecional (o muestreo por juicio): Los sujetos se seleccionan a base del conocimiento y juicio del investigador.2.5.3. Selección de muestreo a utilizar en el Estudio.
La muestra será una parte seleccionada de la población que deberá ser representativa, es decir, reflejar adecuadamente las características que deseamos analizar en el conjunto en estudio. Para ello este estudio se realizará un muestreo probabilístico y un muestreo no probabilístico, esto es debido a los sujetos de interés a estudiar, el muestreo probabilístico se realizará a los estudiantes y el muestreo no probabilístico se dirigirá a los docentes de la facultad de Ingeniería y Arquitectura y al Vice Decano de la Facultad. A continuación, se describirá qué clase de muestreo se utilizará en cada uno de los sujetos de interés.
Muestreo No Probabilístico por Conveniencia
El Muestreo no probabilístico por conveniencia consiste en la elección por métodos no aleatorios de una muestra cuyas características sean similares la de la población objetivo.
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La muestra se compone de aquellos que sean más convenientes, se seleccionan a los individuos más cercanos para participar.
Entre los motivos que justifican este tipo de muestreo se pueden mencionar los siguientes:
1. Por lo general asegura una alta tasa de participación.
2. Se seleccionan a los sujetos de interés que se encuentra más involucrado con el tema a estudiar.
3. Facilidad para examinar a los sujetos.
4. Brinda información valiosa en diferentes contextos. 5. Gran facilidad operativa y mínimos costes de muestreo. 6. Es un método que no requiere mucho tiempo.
Muestreo Probabilístico Estratificado
El muestreo estratificado es un diseño de muestreo probabilístico en el que dividimos a la población en subgrupos o estratos. La estratificación puede basarse en una amplia variedad de atributos o características de la población como edad, género, nivel socioeconómico, ocupación, etc. En este estudio se dividirá en subgrupos según el tipo de escuela o carrera a la que pertenecen los estudiantes.
Las razones para el uso del muestreo estratificado son las siguientes:
1. El muestreo estratificad puede aportar información más precisa de algunas subpoblaciones que varían bastante en tamaño y propiedades entre si, pero que son homogéneas dentro de sí. Los estratos deberían en lo posible estar constituidos por unidades homogéneas.
2. El uso adecuado del muestro estratificado debe generar ganancia en precisión, pues al dividir una población heterogénea en estratos homogéneos, el muestreo en estos estratos tiene poco error debido precisamente a la homogeneidad.
3. Motivaciones de tipo geográfico ya que se requieren estimaciones para ciertas áreas o regiones geográficas.
2.5.4. Marco de muestreo o grupos de interés
Los grupos de interés se detallan a continuación:45
Tabla 9 Grupo de Interés de cada uno de los muestreos que se utilizará.